文件名称:nn-iterated-projections, 基于迭代投影的神经网络训练.zip
文件大小:3.9MB
文件格式:ZIP
更新时间:2022-10-07 08:10:48
开源
nn-iterated-projections, 基于迭代投影的神经网络训练 基于迭代投影算法的训练神经网络Jesse Clark 7 2017年01月以前,我曾经是相位检索( PR ) 领域的物理学家。 关于( 通常在傅立叶空间中)的幅值和实际空间( 像积极和有限的东西) [Fienup1982]的约束,关于复
【文件预览】:
nn-iterated-projections-master
----README.md(21KB)
----code()
--------README.md(1KB)
--------ModelDM.py(10KB)
--------core.py(27KB)
----svgs()
--------7c698d856efd5c430bba63efab6bb795.svg(5KB)
--------4ba1122a50f9b529e295422f4eb5c7f3.svg(8KB)
--------553947109f6d7dc1089e3390c0cefaab.svg(10KB)
--------d6328eaebbcd5c358f426dbea4bdbf70.svg(4KB)
--------c97fba47d1059b5c2d3fa5f52768a2a7.svg(3KB)
--------cab4447a22b3715af46e91439b9d6b69.svg(8KB)
--------8153b916cc3bb7b939556ccf04f9c880.svg(11KB)
--------593dca9b5fbafc926a42a8dc1fa78921.svg(15KB)
--------d6ed59809022fec64f7771eefe4a1b23.svg(4KB)
--------4c512beeb3e83909b7e19f3cabcfa395.svg(4KB)
--------bde1223df3e4a5d8ee2a8e14966157ee.svg(14KB)
--------df5a289587a2f0247a5b97c1e8ac58ca.svg(3KB)
--------b2f11310a0afe0d89935dd7afb428518.svg(6KB)
--------85e754882ded5cde1df1c3120bfc157b.svg(11KB)
--------31fae8b8b78ebe01cbfbe2fe53832624.svg(3KB)
--------87ff56f793b362899255d28a6549274e.svg(13KB)
--------7247ecfb09bc63fdd66fe7d001f25ba8.svg(9KB)
--------d81a84099e7856ffa4484e1572ceadff.svg(3KB)
--------11d79a05bd46f16f1945555fd54eb6b6.svg(9KB)
--------f7019b486d7fc8f840b0ce0bb0d41714.svg(3KB)
--------bb05883bfe829de7a7ae11bf3538609d.svg(9KB)
--------899e8a9f47fa222e71dd17c47a7a0b69.svg(6KB)
--------d183e9d088c92eef2df3dce0bb0c3078.svg(7KB)
--------276b68731c9bf95ea7a39caca9b34eea.svg(10KB)
--------03f5ec9a7919013dad7161c7a0dbee8c.svg(10KB)
--------100265e35e442e9cdc7d157fedbc1502.svg(11KB)
--------cbfb1b2a33b28eab8a3e59464768e810.svg(3KB)
--------1a9e1531579f1943d917c873e3d17644.svg(3KB)
--------85f3e1190907b9a8e94ce25bec4ec435.svg(3KB)
--------8eb543f68dac24748e65e2e4c5fc968c.svg(2KB)
--------ae5861fa55ab709db210d7fb47c0dc16.svg(11KB)
--------55a049b8f161ae7cfeb0197d75aff967.svg(3KB)
--------c166ac15a643e65efda424553e9a6330.svg(11KB)
--------9699331fc8b95076d9348823c0d7c80d.svg(10KB)
--------b7682173cb03f3b37c4f3b41a46b5be2.svg(14KB)
--------3ea60e125e1f16f0a4e795e49c62e8d2.svg(11KB)
--------9198b09e47012540736d89b7ef51c31c.svg(7KB)
--------1d2fb6eca53755c48d0169be089daf71.svg(8KB)
--------eb0f7ffa974c5390b6e922a7f87879ae.svg(8KB)
--------1fd7aeccc5b9f88aef6ca6ed7352321b.svg(9KB)
--------a666088ef833b110d732225f3588c580.svg(6KB)
--------cec09aa3b7fde85b0453604e77c2d95c.svg(10KB)
--------26a8ac88b17b0e4069bb1171e93d1068.svg(10KB)
--------33ec2cdef775eac131faff5e95e6b440.svg(9KB)
----readme.pdf(328KB)
----assets()
--------dm_error_1000.png(24KB)
--------images.gif(2.02MB)
--------sudoku_dm.gif(1.66MB)
--------ncvx-er.gif(93KB)
--------test_loss_1000.png(29KB)
--------dm_error.png(20KB)
--------train_loss.png(27KB)
--------test_loss_0.png(29KB)
--------train_loss_1000.png(33KB)
--------train_loss_0.png(34KB)
--------dm_error_0.png(27KB)
--------ncvx-dm.gif(456KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------cvx-er.gif(510KB)
--------test_loss.png(32KB)